巡逻机器人技术在行业的应用与发展

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随着生活水平的提高,我们对于个人生命和财产安全更加重视,也对住宅、小区、和企业等园区的安全防护提出了更高的要求。与此同时,人工智能技术、物联网技术在安防系统的应用,让安防系统更加智能化和现代化。而安保巡逻机器人正是人工智能在安防行业应用的成果,它可以通过自身感知与决策的能力和后台系统可视化的用户界面,呈现设防区域实时动态、设施状态等信息,强化态势感知,提前发现潜在威胁,帮助安保人员做出更好的处置决策,并通过机器人联动及时对突发事件和应急事件作出反应,从而降低事件的可能性和危害。如今,在社会发展需求和政策推动下,巡逻机器人是当前智能安防产业发展趋势的必需品。

一、背景介绍

近年来,国内安防巡逻机器人的发展突飞猛进。尤其是《中国制造2025 》、《机器人产业发展规划(2016-2020年)》和《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等政策和指导文件的发布,对巡逻机器人产业发挥着支撑和引领的作用,也促进巡逻机器人生态链的发展。2021年公安部发布《警用机器人系统通用技术要求》,为机器人在警用领域的技术指标及功能配置提供参考标准,技术要求文件以公安的业务类型将警用机器人分为侦察、排爆、打击、巡逻、安保和服务机器人六大类,其中巡逻机器人除了自主巡逻的基础功能外,对业务功能的定义包含视频采集、音频采集、人脸采集、红外热成像、车牌识别、语音播报、语音对讲、环境探测和异常告警等功能,将无人驾驶、人工智能、图像与视频精准识别、大数据挖掘和智能预警等多种技术融入安防行业,为其发展注入强劲的动力。

在如火如荼的安防巡逻机器人行业中,机器人技术也在飞速迭代,技术壁垒正在一步步突破,5G+机器人、融合导航技术、视觉识别技术、多系统信息融合技术和云平台信息交互技术的发展有效支撑巡逻机器人在安防领域的应用。

二、巡逻机器人技术的发展

巡逻机器人系统一般由执行层、传输层、处理层和应用层组成,通过网络连接和精细化系统部署,实现机器人、服务器和终端设备三者之间实时的数据交互,专业团队运维管理,与安防业务深度协同融合。从执行层动态感知采集的业务原始数据,通过传输层的无线网络保证原始数据正常上送到处理层的云边服务平台进行数据碰撞分析、归类和存储,最终形成应用层的终端呈现业务数据。

1.巡逻机器人无线通信的迭代

无线通信是巡逻机器人系统中的关键,主要为终端设备、机器人与服务器进程之间的通信提供服务。作为纽带连接着执行层、处理层和应用层,由有线通信网络和无线通信网络组成,传输层相当于人的神经中枢系统,负责将执行层获取的信息,安全可靠地传输到大脑处理,再根据不同的应用需求进行信息呈现。无线通信网络是实现巡逻机器人与服务器之间通信的载体,可分为自组网络和运营商网络,为保障机器人实时数据传输的可靠性和实时性,可根据不同的应用场景和应用需求选择最优的无线组网方案。自组网络是由一组带有无线收发装置的机器人可移动节点和一组带有无线收发装置的服务器固定节点所组成的一个可多跳自治的局域网络系统,它不依赖于网络运营商预设的网络设施,具有可迅速组网、网络质量稳定的特点,且一次性铺设,但是自组网的覆盖面积有限、铺设成本高,不适用与大规模的机器人应用。而以往的采用的运营商4G网络无需自己架设基站,但是4G网络的带宽和稳定性已经无法满足巡逻机器人的数据流、视频流、控制流多线程高效可靠的传输。运营商4G网络和自组网络各自存在弊端,4G的带宽无法满足机器人实时性和可靠性,而自组网络的覆盖范围和建设成本限制了巡逻机器人的大规模应用。

随着5G技术的发展和逐渐的大规模覆盖,高速率、大带宽、低时延的特点恰好符合机器人无线通信的要求,5G为巡逻机器人提供高可靠、安全、海量的连接网络,使得机器人闭环控制和大规模应用通过运营商网络连接成为可能。毫秒级低时延技术将实现机器人与服务平台之间前所未有的互动和协调,提供精确高效的远程控制和信息交互。5G技术的加持,使机器人本体与服务平台连为一体,将平台系统更强的运算能力赋能给巡逻机器人,拓展机器人的工作范围,为机器人提供更大算力和更多存储空间,提高远程处理效率。

2.巡逻机器人自主导航的演进

自主导航是巡逻机器人的关键技术之一,是巡逻机器人自主巡逻的基础,现在常用的导航方式是激光导航和视觉导航。对于不同的应用环境,两种导航方式都存在不同程度的局限性。视觉导航相比于激光导航,对环境的依赖性较大,视觉导航不适用于光线较暗的应用场景。激光导航对环境的适应性更强,环境变化率在30%以内并不影响导航效果。激光导航按照激光类型分为2D激光导航和3D激光导航,两种导航方式的主要区别是激光雷达的激光线束数量不同。2D激光导航数量小,计算速度快,成本也相对较低,但是导航精度和稳定性相对较差。3D激光导航精度相对较高,但是点云数据量大,实时性相对较低,成本较高。激光导航相比于视觉导航,虽然适应能力更强一些,但是在外部环境发生较大变化时,导航效果会受影响,比如在参照物变化大、大面积空旷的特殊区域。自主导航能力会受很大影响。复杂环境下自主导航性能不稳定是巡逻机器人目前存在较突出的问题。

针对巡逻机器人及其应用场景,实现巡逻机器人的高精度定位导航、环境智能感知、规划决策并精准控制,采用多传感器融合SLAM导航,高精度同步融合数据和高精度地图实现SLAM高精度定位,增强机器人自主巡逻能力。多传感器融合硬件系统包括集成传3D激光、IMU、双目视觉和GPS等,通过核心同步板中实现多传感器数据的时间与空间同步,并实现数据的融合,为机器人导航系统提供精确的数据来源。紧耦合SLAM高精度定位融合了GPS数据、IMU惯性数据、3D激光LiDAR点云数据和视觉技术,且可在空旷区域加设激光反射板增强点云数据反馈强度,由于采用多样的传感器数据,在单一传感器于特定场景失效的情况下,其他传感器可弥补该传感器的不足,仍然可实现高精度定位导航;同时不同传感器数据在空间上具有一定的相互补充性,提高了定位的稳定性和精度,最终实现复杂环境下的高精度、高可靠性定位导航。

3.云平台信息交互技术

采用云平台信息交互技术搭建巡逻机器人数据云端存储、异常信息云端分析、巡逻任务管理、信息可视化及机器人信息交互的机器人云平台。

巡逻机器人系统采用数据集中管理与算力分散的云边端系统,用于机器人数据采集、大数据碰撞分析、业务处理和功能呈现。系统由云平台、边缘计算平台和前端计算平台组成,且均具备独立的运维管理能力。机器人的实际功能根据功能特性无缝地在前端计算、边缘计算和云服务之间分布和协同。有高效、实时、安全特性的边缘计算加持,减少云平台的计算负荷,降低由于数据爆发造成的网络带宽压力,实现高性价比的多模态感知融合、自适应交互和实时安全的计算。边缘计算+云服务的组合能够完成更多关键性业务,对机器人的视频分析创造新的价值链,为机器人提供多样服务的规模化运营平台。

巡逻机器人云平台支持公有云和私有云部署。机器人采集的数据汇聚、传输到边缘计算平台,数据在边缘节点进行有效收敛、AI及结构化处理后,关键性数据再回传到云平台。作为业务管理平台,为系统提供用户权限管理、数据管理和机器人业务管理等服务,支持 B/S和C/S 业务访问。

三、应用案例

2022年,盐城市建设有警用巡逻机器人规模化示范应用基地,盐城的各大交通枢纽、公园景区、重要广场、热点商圈、重点社区、重点单位、重大活动等应用场景部署有50台高新兴巡逻机器人,包含巡逻机器人千巡A1、千巡F2等多款型号,后期也将根据警种实战需求增加应用场景。巡逻机器人具备异常告警、人脸识别、自动巡逻、定点值守、一键到达、视频传输、语音功能、温度告警、车牌识别等功能,如按下机器人的SOS按钮,机器人将自动上送当前位置和实时视频,并打开与平台的语音对讲。巡逻机器人可以完成多维度、多警种业务应用,最大限度地充实基层实战警力,解决一线警力严重不足的问题,达到释放警力、补充警员战斗力的目的。